import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 生成示例的三维矩阵
three_dim_matrix = np.random.rand(100, 3)  # 假设有 100 个样本，每个样本有 3 个特征

# 使用 PCA 将三维矩阵降维到二维
pca = PCA(n_components=2)
two_dim_matrix = pca.fit_transform(three_dim_matrix)

# 打印结果
print("原始三维矩阵的形状:", three_dim_matrix)
print("降维后的二维矩阵的形状:", two_dim_matrix)
